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从广义逆高斯 (GIG) 分布中采样的 Devroye (2014) 算法的实现。 参考： L·德夫罗耶广义逆高斯分布的随机变量生成统计与计算，卷。 24，第 239-246 页，2014 年。

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TF图神经网络样本 该存储库是代码版本，对应于介绍具有特征线性调制的图神经网络（GNN）的文章（ ）。 在本文中，讨论了许多GNN架构： 门控图神经网络（GGNN）（ ）。 关系图卷积网络（RGCN）（ ）。 关系图注意力网络（RGAT）-图注意力网络（ ）对几种边缘类型的概括。 关系图同构网络（RGIN）-图同构网络（ ）对几种边缘类型的概括。 带有边缘MLP的图形神经网络（GNN-Edge-MLP）-RGCN的一种变体，其中边缘上的消息是使用完整MLP而非单个层来计算的。 关系图动态卷积网络（RGDCN）-RGCN的新变体，其中动态计算卷积层的权重。 具特征线性调制（GNN-FiLM）的图形神经网络-带有FiLM层的RGCN的新扩展。 本文中提出的结果基于该存储库中提供的模型和任务的实现。 此代码已在使用TensorFlow 1.13.1的Python 3.

非官方的Windows Media Foundation示例 官样都可以和简要概述网页。 2020年9月更新：已在创建了一个新的官方Media Foundation样本存储库。 一组最小的示例应用程序，它们演示了如何使用Microsoft的Windows Media Foundation API的某些部分。 这些样本的最初动机是试图找到一种方法，以通过RTP从编码为H264和/或VP8的网络摄像头流式传输音频和视频，然后在远程目标上进行渲染。 截至2020年1月，MFWebCamRtp样本已用于将H264样本从网络摄像头源流式传输到ffplay。 渲染图 MFAudio-从扬声器上的文件播放音频。 MFAudioCaptureToSAR-在默认音频捕获设备（麦克风）上捕获并在默认音频输出设备（扬声器）上播放。 MFBitmapMftToEVR-对位图字节数组执行颜色转换，然后在增强

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